一白板。 编辑白板内容。 画笔 ：可以选择画笔的颜色和粗细。 橡皮擦 ：擦除书写内容可以通过手指点擦进行精准擦除，也可以通过拳头或者手掌大面积擦除。 双击 可以选择“擦除”或“清屏”。 选择“清屏”后，将 清空当前白板全部内容。 圈选 ：选中书写内容进行移动、删除、放大或缩小。

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COMMENT '经营面积', building_area DOUBLE COMMENT '建筑面积', practical_area DOUBLE COMMENT '实用面积', leasehold_area DOUBLE COMMENT '租赁面积', warehouse_area

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家缺乏等问题。 传统的人工巡检劳动强度大、检测质量差、巡检结果多依靠纯手工纸质记录，后期再录入业务系统，全流程数字化程度低； 作业现场场地面积大，巡检设备众多，需要记录回传的信息类型多，如遇到巡检异常，作业人员缺乏专业知识，作业现场缺少专家支撑，存在安全隐患； 传统线下培训成本高、互动性较弱、经验传递难、知识积累难。

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的网络端口使用情况。 单击。 切换“主机托管视图” “主机托管视图”展示IT机柜或U空间的占用或预留情况。 单击。 说明： 展示机柜和机房面积的空闲、预定、预售、已销售、内部使用和其他等6种类别的容量统计情况。其中，“预定”、“预售”和“已销售”为整租类型，“其他”为散租类型。 父主题：

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已创建的统计维度来自数据架构模块。 例如，该示例中，统计维度设置为地区。 统计口径和修饰词 用于度量范围的设定。 例如，有效经营面积：指门店状态为open的店经营面积之和。 *刷新频率 选择指标的刷新频率。开发者或运维者可以依据指标的刷新频率，合理设置指标开发的调度频率。 指标应用场景 描述指标的应用场景。

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在左侧的流程目录中选中一个流程，单击“新建”按钮，开始新建衍生指标。 在新建衍生指标页面，根据页面提示配置基本信息参数。在本示例中，需要创建地区销售额和地区经营面积两个衍生指标数据。 图2 新建衍生指标基本信息1 表1 新建衍生指标基本信息参数说明 参数名称 说明 *衍生指标名称 输入衍生指标名称。 例如，地区销售额。

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自定义sharpFile场景，要求上传的shp文件是WGS84坐标系，MapDS把shp文件从WGS84坐标系转换成EPSG:4527坐标系完成面积统计计算。 图1 选择区域 单击“下一步”，根据界面提示进行属性配置，配置信息表1所示。 表1 配置属性 参数名称 参数说明 购买类型 影

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云 堡垒机 实例仅支持版本规格升级，不支持版本规格的回退或降级。 变更规格详细说明，请参见变更云堡垒机规格。 如何选择云堡垒机实例区域和可用区？ 区域是一个地理区域的概念。我国地域面积广大，由于带宽的原因，不可能只建设一个数据中心为全国客户提供服务。因此，根据地理区域的不同将全国划分成不同的区域。选择区域时通常根据就近原

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单击 ，选择对应的书写笔（包含铅笔、Mark笔和毛笔）以及颜色。 橡皮擦：擦除书写内容可以通过手指点擦进行精准擦除，也可以通过拳头或者手掌大面积擦除。 双击可以选择“擦除”或“清屏”。选择“清屏”后，将 清空当前白板全部内容。 圈选 ：选中书写内容进行移动、删除、放大或缩小。 撤销：撤销上一步操作。

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请，并告知您申请提高配额的理由。 在通过我们的审理之后，我们会更新您的配额并进行通知。 如何选择地域？ 地域是一个地理区域的概念。我国地域面积广大，由于带宽的原因、不可能只建设一个数据中心为全国客户提供服务。因此，我们根据地理区域的不同将全国划分成不同的地域。 选择地域时通常根据

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几何函数 area(object) 描述：计算图形的面积。 返回类型：double precision 示例： 1 2 3 4 5 SELECT area(box '((0,0),(1,1))') AS RESULT; result -------- 1 (1 row)

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几何函数 area(object) 描述：计算图形的面积。 返回类型：double precision 示例： 1 2 3 4 5 SELECT area(box '((0,0),(1,1))') AS RESULT; result -------- 1 (1 row)

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11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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盐度损失异常，波动大且不收敛，如图3。 模型训练前，未对数据进行加工。 模型训练前，需要对微调数据进行加工，防止某些特征存在极端异常值或大面积错误数据，导致模型训练不稳定。可能会引发如下问题： 模型对异常值过度敏感，导致拟合异常值而非整体数据分布。 训练过程中损失波动较大，甚至出现梯度爆炸。

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出现骚扰类有效投诉，且骚扰类号码月投诉率达0.01%； 重大 对该客户进行下线，停止业务。 4 出现诈骗类有效投诉； 重大 对该客户进行下线，停止业务。 5 同时大面积或大量发生一般违规行为，或连续3次发生一般违规行为； 重大 对该客户进行下线，停止业务。 6 引导、指导用户完成账户操作，如银行卡操作、网

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11：频率 12：个数 15：容量*时长 16：带宽速率 17：容量时长 18：查询速率 19：带宽速率（1000进制） 20：性能测试用量 21：面积 22：视频 23：吞吐量 24：分辨率 26：通用资源包抵扣单位 27：核数*时长 28：内存*时长 29：IOPS*时长 30：吞吐量*时长

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11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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11：频率 12：个数 15：容量*时长 16：带宽速率 17：容量时长 18：查询速率 19：带宽速率（1000进制） 20：性能测试用量 21：面积 22：视频 23：吞吐量 24：分辨率 26：通用资源包抵扣单位 27：核数*时长 28：内存*时长 29：IOPS*时长 30：吞吐量*时长

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程中盐度损失异常，波动大且不收敛，如图3。 模型训练前，未对数据进行加工。 模型训练前，需要对数据进行加工，防止某些特征存在极端异常值或大面积错误数据，导致模型训练不稳定。可能会引发如下问题： 模型对异常值过度敏感，导致拟合异常值而非整体数据分布。 训练过程中损失波动较大，甚至出现梯度爆炸。

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